Що таке узгодження даних? Визначення, процес, інструменти

Що таке узгодження даних?

Узгодження даних (DR) визначається як процес перевірки даних під час міграції даних. У цьому процесі цільові дані порівнюються з вихідними, щоб переконатися, що архітектура міграції передає дані. Підтвердження та узгодження даних (DVR) означає технологію, яка використовує математичні моделі для обробки інформації.

Чому звірка даних важлива?

У процесі міграції даних можуть бути зроблені помилки в логіці відображення та перетворення. Такі проблеми, як збої під час виконання, як-от відключення мережі або зрив транзакцій, можуть пошкодити дані.

Такі помилки можуть призвести до того, що дані залишаться в недійсному стані. Це може створити низку проблем, як-от:

• Відсутні записи
• Відсутні значення
• Неправильні значення
• Дубльовані записи
• Неправильно відформатовані значення
• Порушені зв’язки між таблицями чи системами

Ось важливі причини використання процесу узгодження даних:

• Використання узгодження даних допомагає отримати точну та надійну інформацію про стан промислових процесів із необроблених даних вимірювань.
• Це також допомагає створити єдиний узгоджений набір даних, що представляє найбільш імовірну операцію процесу.
• Це також призводить до неточного розуміння та проблем із обслуговуванням клієнтів.
• Узгодження даних також важливе для інтеграції корпоративного контролю.

Окрім вищезазначеного, узгодження даних має багато переваг/переваг.

Термінологія, пов’язана з узгодженням даних

Історія узгодження даних

Ось важливі віхи з історії узгодження даних.

• DVR (Перевірка та узгодження даних) почали працювати на початку 1960-х років. Це було спрямовано на закриття матеріальних балансів у виробництві, де були доступні вихідні вимірювання для всіх змінних.
• Наприкінці 1960-х усі невиміряні змінні враховувалися в процесі узгодження даних.
• Динаміка квазістаціонарного стану для фільтрації та паралельної оцінки параметрів у часі була введена в 1977 році Стенлі та Махом.
• Динамічний DVR був розроблений як модель нелінійної оптимізації, яка була випущена Лібманом у 1992 році.

Процес узгодження даних

Типи методів узгодження даних:

Узгодження основних даних

Узгодження основних даних — це техніка узгодження лише основних даних між джерелом і цільовим. Основні дані здебільшого не змінюються або змінюються повільно, і над набором даних не виконується операція агрегації.

Кілька типових прикладів узгодження основних даних:

• Загальна кількість рядків
• Загальний Клієнт у джерелі та цільовому сегменті
• Загальна кількість елементів у джерелі та цільовому файлі
• Загальна кількість рядків на основі заданої умови
• Кількість активних користувачів
• Кількість неактивних користувачів тощо.

Точність діяльності

• Ви повинні переконатися, що транзакції дійсні та мають правильну мету.
• Необхідно перевірити, чи транзакції були належним чином авторизовані.

Узгодження транзакційних даних

Транзакційні дані складають базу звітів BI. Таким чином, будь-яка невідповідність у транзакційних даних може безпосередньо вплинути на надійність звіту та всієї системи BI загалом.

Метод узгодження даних транзакцій використовується в термінах загальної суми, що запобігає будь-якій невідповідності, спричиненій зміною деталізації кваліфікованих параметрів.

Прикладами заходів, які використовуються для узгодження даних транзакцій, є:

1. Сума загального доходу, розрахованого з джерела та призначення
2. Сума всього проданого товару, розрахована за джерелом і метою тощо.

Автоматизоване узгодження даних

У великій системі керування сховищами даних зручно автоматизувати процес узгодження даних, зробивши це невід’ємною частиною завантаження даних. Це дозволяє підтримувати окремі таблиці метаданих завантаження. Крім того, автоматизована звірка інформуватиме всіх зацікавлених сторін про достовірність звітів.

Найкращі практики використання узгодження даних

• Процес узгодження даних має бути спрямований на виправлення помилок вимірювань.
• Грубі помилки повинні бути нульовими, щоб зробити процес узгодження даних ефективним.
• Стандартний підхід узгодження даних ґрунтується на простому підрахунку записів, щоб відстежувати, чи було переміщено цільову кількість записів.
• Рішення для міграції даних надає аналогічні можливості узгодження та функціональні можливості створення прототипів даних, що пропонує повне тестування узгодження даних.

Інструменти узгодження даних

1) OpenRefine

OpenRefine, раніше відомий як Google Refine, є корисною структурою узгодження баз даних. Це дозволяє очищати та передавати брудні дані.

Посилання для скачування: https://openrefine.org/

2) Ясність TIBCO

Цей інструмент узгодження даних пропонує програмні послуги на вимогу з Інтернету у формі програмного забезпечення як послуги. Це дозволяє користувачам перевіряти дані та очищати дані. Він забезпечує повні функції перевірки узгодження. Широко використовується в процесі ETL.

Посилання для скачування: https://www.tibco.com/

3) Winpure

Winpure — це доступне та точне програмне забезпечення для очищення даних. Це дозволяє очищати велику кількість даних, видаляючи дублікати, виправляючи та стандартизуючи для розробки остаточного набору даних.

Посилання для скачування: https://winpure.com/

Резюме

• Перевірка та узгодження даних (DVR) – це технологія, яка використовує математичні моделі для обробки інформації.
• Використання узгодження даних допомагає отримати точну та надійну інформацію про стан промислових процесів із необроблених даних вимірювань.
• Груба помилка, спостережуваність, дисперсія, надмірність є важливими термінами, які використовуються в процесі узгодження даних
• Перевірка даних і звірка почалася на початку 1960-х років.
• Три типи методів узгодження даних: 1) узгодження основних даних 2) узгодження транзакційних даних 3) автоматизоване узгодження даних
• Грубі помилки повинні бути нульовими, щоб зробити процес узгодження даних ефективним.
• Деякі важливі інструменти узгодження даних: 1) OpenRefine 2) TIBCO 3) Winpure
• Цей метод широко використовується для моніторингу продуктивності та процесу в нафтопереробній/атомній/хімічній промисловості